Rabbit MQ消息队列原理(6)

简介: Rabbit MQ消息队列原理(6)

存储选型


对于分布式系统,存储的选择有以下几种
1.内存
2.本地文件系统
3.分布式文件系统
4.nosql
5.DB


从速度上内存显然是最快的,对于允许消息丢失,消息堆积能力要求不高的场景(例如日志),内存会是比较好的选择。


DB则是最简单的实现可靠存储的方案,很适合用在可靠性要求很高,最终一致性的场景(例如交易消息),对于不需要100%保证数据完整性的场景,要求性能和消息堆积的场景,hbase也是一个很好的选择。


理论上,从速度来看,文件系统>分布式KV(持久化)>分布式文件系统>数据库,而可靠性却截然相反。


还是要从支持的业务场景出发作出最合理的选择,如果你们的消息队列是用来支持支付/交易等对可靠性要求非常高,但对性能和量的要求没有这么高,而且没有时间精力专门做文件存储系统的研究,DB是最好的选择。


对于不需要100%保证数据完整性的场景,要求性能和消息堆积的场景,hbase也是一个很好的选择,典型的比如 kafka的消息落地可以使用hadoop。

消费关系处理


现在我们的消息队列初步具备了转储消息的能力。


下面一个重要的事情就是解析发送接收关系,进行正确的消息投递了。市面上的消息队列定义了一堆让人晕头转向的名词,如JMS 规范中的Topic/Queue,Kafka里面的


Topic/Partition/ConsumerGroup,RabbitMQ里面的Exchange等等。抛开现象看本质,无外乎是单播与广播的区别。


所谓单播,就是点到点;而广播,是一点对多点。


为了实现广播功能,我们必须要维护消费关系,通常消息队列本身不维护消费订阅关系,可以利用zookeeper等成熟的系统维护消费关系,在消费关系发生变化时下发通知。


除了上述的消息队列基本功能以外,消息队列在某些特殊的场景还需要支持事务,消息重试等功能。


消息队列需要支持高级特性
消息的顺序
投递可靠性保证
消息持久化
支持不同消息模型
多实例集群功能
事务特性等
以上,是从0到1设计一个MQ消息队列的经验分享。


十一,高频面试题



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十二,MQ技术选型


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综上,各种对比之后,有如下建议:


一般的业务系统要引入 MQ,最早大家都用 ActiveMQ,但是现在确实大家用的不多了,没经过大规模吞吐量场景的验证,社区也不是很活跃,所以大家还是算了吧,我个人不推荐用这个了;


后来大家开始用 RabbitMQ,但是确实 erlang 语言阻止了大量的 Java 工程师去深入研究和掌控它,对公司而言,几乎处于不可控的状态,但是确实人家是开源的,比较稳定的支持,活跃度也高;


不过现在确实越来越多的公司会去用 RocketMQ,确实很不错,毕竟是阿里出品,但社区可能有突然黄掉的风险(目前 RocketMQ 已捐给 Apache,但 GitHub 上的活跃度其实不算高)对自己公司技术实力有绝对自信的,推荐用 RocketMQ,否则回去老老实实用 RabbitMQ 吧,人家有活跃的开源社区,绝对不会黄。


所以中小型公司,技术实力较为一般,技术挑战不是特别高,用 RabbitMQ 是不错的选择;大型公司,基础架构研发实力较强,用 RocketMQ 是很好的选择。


如果是大数据领域的实时计算、日志采集等场景,用 Kafka 是业内标准的,绝对没问题,社区活跃度很高,绝对不会黄,何况几乎是全世界这个领域的事实性规范。


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